mération en milieu industriel et expérimental
De nombreuses techniques et méthodes ont permis d’approfondir les connaissances concer- nant les matières premières contribuant au mécanisme d’agglomération. Il est possible
d’analyser statistiquement avec les techniques MVDA dans le but de connaître les ma- tières premières causant l’agglomération. Tel qu’expliqué à la section 2.9.3, une analyse multivariée VIP a permis de détecter statistiquement des matières premières susceptibles de créer de l’agglomération tel que montré à la figure 3.1.
Figure 3.1 Résultats MVDA des VIPs des matières premières concernant l’ag- glomération
Cette analyse multivariée se concentre sur l’historique de la fréquence d’agglomération, ayant été exécutée sur 62 différentes formulations de produits ou de prémélanges com-
3.5. ÉTUDE DES MATIÈRES PREMIÈRES PROPICES À L’AGGLOMÉRATION EN MILIEU INDUSTRIEL ET EXPÉRIMENTAL 61 portant plus de 160 différents ingrédients. La fréquence d’agglomération correspond au nombre de lots ayant agglomérés d’un produit spécifique sur le nombre de lots total de ce produit. La matrice Y (fréquence d’agglomération des produits) est donc de dimension 62 X 1, tandis que la matrice X (composition massique des différents ingrédients dans les produits) est de dimension 62 X 160. Puisque la plupart des formulations contiennent environ 30 composés pharmaceutiques, plusieurs zéros sont présents dans la matrice X. Il est nécessaire d’être vigilant en analysant ce type de matrice creuse (sparse), ce pour quoi les variables ayant un seul élément (singleton) ont été retirées. Ceux-ci risquent de débalancer l’effet de la variable sur l’agglomération, car seulement un élément x est as- socié à une réponse y. Les variables ayant un VIP supérieur à 3 ont été classées comme ayant un effet important, tandis que celles ayant un VIP entre 1 et 3 ont un effet faible. Toutes ces variables sont inscrites dans la figure 3.1. Le critère quantitatif VIP permet alors de déterminer la corrélation entre X et Y pour ainsi savoir quels sont les ingrédients influençant statistiquement le plus l’agglomération des produits. Ces matières premières sont inscrites dans la colonne MVDA du tableau 3.2.
Conjointement à cette étude, les compositions élémentaires de plusieurs agglomérats de production et de laboratoire ont été analysées avec le X-ray fluorescence spectrometry (XRF) et le Laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) dans le but d’identifier et de valider les matières premières précurseurs de l’agglomération. Des observations lors de certaines expériences de mélange ont pu révéler et confirmer d’autres matières premières problématiques. Ces matières premières sont inscrites dans la colonne XRF et LIBS du tableau 3.2.
Lors de l’expérimentation, plusieurs matières premières ont été observées comme problé- matique pour différentes raisons. Ces observations concernent à la fois les mélanges avec le tambour rotatif (DP-14) et également ceux avec le mélangeur en V 1 ft3
. Les problèmes relatifs à l’agglomération sont les comportements électrostatiques, hygroscopiques et au compactage. Il a été observé que le mélangeur en V 1 ft3
a produit des petits agglomérats durs et compacts qui sont la résultante de la compaction du mélangeur en V. Les matières ayant tendance à se compacter sont l’acide folique et les saveurs. Le SiO2 est très électro-
statique, il s’attache facilement sur le sac d’entreposage et la pelle. Le tableau résumé 3.2 fait référence à ces observations durant le mélange dans les colonnes Mélange DP-14, Mé- langeur en V 1 ft3
(produit 1) et Mélangeur en V 1 ft3
(produit 2). Ces matières premières ont été ordonnées en fonction du nombre et de la taille des agglomérats observées.
L’effet de l’entreposage de l’humidité a été réalisé sur 40 matières premières entreposées pendant huit mois. 17 matières premières montrent un comportement d’agglomération en
entreposage causé par l’absorption de l’humidité. La taille des plus gros agglomérats a été mesurée avec une règle pour connaître les composés les plus hydrophiles. Les matières premières les plus hygroscopiques sont : KCl, MnSO4, NiSO4, NaVO3, riboflavine, CuSO4,
pyridoxine et borate de sodium. L’intensité seulement des matières premières agglomé- rantes hygroscopiquement (fortement et faiblement) est montrée dans le tableau 3.1. Ces matières premières sont inscrites dans la colonne Effet d’entreposage (hygroscopicité) du tableau 3.2.
Tableau 3.1 Résultats des matières les plus hygroscopiques sur 40 matières premières entreposées pendant huit mois à des conditions TPN à 40 %HR
Il apparaît que le chlorure de potassium (KCl), le sulfate de manganèse (MnSO4), le
sulfate de nickel (NiSO4), le métavanadate de sodium (NaVO3), la riboflavine, le sulfate
de cuivre (CuSO4), la pyridoxine et le borate de sodium sont des matières premières très
hygroscopiques qui deviennent problématiques en longue condition d’entreposage étant donné la présence d’humidité dans l’air. Les matières premières qui s’agglomèrent ont été classifiées selon l’intensité de l’agglomération, les compositions majoritaires de l’agglomérat ou la taille de l’agglomérat selon le type d’étude. Le tableau 3.2 fait le récapitulatif des matières premières en ordre d’importance d’agglomération décroissante (de haut vers le bas du tableau) de tous ces tests.
3.6. ÉLABORATION DU MONTAGE 63 Tableau 3.2 Ordre décroissant d’importance d’agglomération des matières pre- mières selon différents tests
Dans le tableau 3.2, certaines matières premières sont récurrentes dans différents tests. Ces matières premières sont : MnSO4, SiO2, CuO, KCl, ZnO, MgO et fumarate ferreux. Puisque
ces matières sont apparues comme problématiques à l’agglomération dans plusieurs tests, ces matières deviennent alors des candidats précurseurs de l’agglomération. Ces matières ont été choisies pour être étudiées dans les plans d’expérience proposés.
3.6
Élaboration du montage
3.6.1
Montage
L’élaboration du montage est l’étape primordiale du projet afin de sélectionner les équipe- ments appropriés pour faire cette étude. Les besoins et les paramètres critiques du projet ont été définis à la section 3.3. L’image suivante à la figure 3.2 fait un résumé du montage choisi pour l’étude ainsi que la méthodologie utilisée pour l’étude paramétrique.
Le montage de la figure 3.2 permet l’étude de l’agglomération des poudres lors du mélange par imagerie. La détection des agglomérats par traitement des images se fait postérieure- ment à l’expérience. Les prochaines sous-sections présentent les détails des équipements et outils nécessaires à la réalisation du montage.
Figure 3.2 Montage et explication de la méthodologie expérimentale
3.6.2
Tambour rotatif
Pour étudier la tendance à l’agglomération, un tambour rotatif a été choisi. Le tambour rotatif est un appareil excessivement connu dans l’industrie minière servant à l’agglomé- ration particulaire. Cet appareil est intéressant pour plusieurs raisons :
1) Le système de mélange est ouvert, il est donc possible visuellement de voir le mécanisme de mélange et d’observer l’agglomération contrairement au mélangeur en V qui est un système fermé. Le mécanisme de mélange du tambour rotatif offre un environnement de mélange similaire à celui du mélangeur en V, ce qui est montré dans le prochain paragraphe. Il a également la particularité d’être mieux connu et moins complexe par rapport au mélangeur en V
2) Sa vitesse de rotation se situe dans l’ordre de grandeur des mélanges pharmaceu- tiques.
3) L’acquisition d’images avec une caméra sera donc possible étant donné la faible vitesse de rotation du tambour (< 50 rpm selon le plan d’expérience choisi)
4) Ses multiples configurations pour l’inclinaison et le niveau de profondeur du tam- bour donnent beaucoup de possibilités pour l’inclinaison et la quantité de poudre à ajouter. Ce qui permet de cibler les mécanismes de mélange voulus avec ces para- mètres tel qu’expliqué à la section 2.2.3
3.6. ÉLABORATION DU MONTAGE 65 Tout d’abord, l’inclinaison et la quantité de poudre ont été optimisées dans le but d’avoir les régimes de mécanisme de mélange voulus ainsi qu’une quantité de poudre maximale de manière à réduire l’erreur associée à la petitesse de certaines matières premières pesées. Par la suite, en analysant visuellement et par caméra, il a été possible d’estimer à quelle vitesse de rotation du tambour rotatif se produisent les différents types de mélange. Dans la figure 3.3, une courbe de calibration permet d’associer la vitesse indiquée sur le bouton du tambour rotatif (DP-14), à un nombre de rpm et à un type ou une cohabitation de mécanisme de mélange. Dans la section 3.2, il a été question de similitude entre mélangeur en V et tambour rotatif concernant le mécanisme de mélange à titre de première hypothèse. En faisant une analogie avec le nombre de Froude expliqué dans la section 2.2.3 entre le tambour rotatif et mélangeur en V, il sera possible de déterminer s’il y a une similitude entre les deux types de régimes de mélange. Le nombre de Froude vu à la section 2.2.3 est souvent suggéré pour les mélangeurs culbuteurs [Singhai et al., 2010]. En réarrangeant l’équation 2.7 pour égaler les nombres de Froude entre les deux types de mélangeurs, il est possible d’isoler le nombre de révolutions du tambour rotatif comme le montre les équations 3.1 et 3.2 : ωtambour rotatif = * Rmélangeur en V Rtambour rotatif ∗ω2 mélangeur en V (3.1) ωtambour rotatif = ! 72” 7” ∗(8,36 rpm) 2 = 26,8 rpm (3.2)
Les mélangeurs en V utilisés en production pour le mélange final des poudres mesurent 72” et sont opérés à une vitesse de 8,36 rpm. Selon les géométries et paramètres des deux types de mélangeurs, une vitesse de 26,8 rpm est obtenue. Ceci correspond à la cohabitation du régime cascading et cataracting, ce qui confirme la similitude entre les deux types de mélangeurs expliquée à la section 2.2.3. Les deux extrêmes de ces deux régimes sont choisis dans la plage d’expérimentation. Selon les observations de ces deux régimes de la figure 3.3, les vitesses choisies pour l’étude seront 13,6 rpm et 40 rpm. Ces vitesses tiennent compte des deux régimes voulus et excluent également le régime rolling et centrifuging qui sont indésirables pour la présente étude.
Figure 3.3 Mécanismes de mélange
3.6.3
Système d’imagerie
Dans le cadre de cette étude paramétrique, le système d’imagerie est le moyen utilisé afin de suivre au cours du temps l’évolution de la tendance à l’agglomération. La méthode pour mesurer la tendance à l’agglomération est expliquée à la section 3.6.4. Plusieurs tests ont été faits pour confirmer les hypothèses de la section 3.2. Après l’ajout de matières premières agglomérantes, plusieurs agglomérats ont été observés (jusqu’à environ 25 agglomérats) de 2 mm jusqu’à 10 mm. Ces agglomérats sont observables à la surface après seulement quelques secondes (autour de 5 s à 10 s) et dans la zone observable de 8 cm par 10 cm, ce qui confirme les deux dernières hypothèses de la section 3.2. Dans un premier temps, l’imagerie a pour but de détecter l’agglomération et dans un deuxième temps de quantifier celle-ci. Les critères de choix ont été la versatilité de la caméra, le prix, l’option couleur, le nombre d’images par seconde et la résolution de la caméra. Le système d’imagerie permettant de prendre des images de qualité tout en représentant une grande région d’imagerie a été optimisé avec l’évaluation de plusieurs caméras, lentilles, logiciel d’acquisition et système d’éclairage utilisé. Les fournisseurs Channel Systems, Cognex et Matrox Imaging ont contribué à la sélection de l’équipement et les différents tests effectués
3.6. ÉLABORATION DU MONTAGE 67 ont montré que la meilleure alternative jusqu’à présent est celle d’utiliser les équipements suivants :
1) Caméra AVT 2750C 6 Mégapixels avec capteur CCD et c-mount 2) Lentille Optron 50 mm
3) Bras amovible Manfrotto avec c-mount 4) Éclairage avec des LEDs
5) Ordinateur DELL 2,40 GHz, 6 Go RAM, 64 bits 6) Logiciel d’acquisition Acquire Control V.4.0.2 7) Disque dur 3 To avec USB 3.0
Puisque la vitesse de rotation du mélange peut atteindre les 50 rpm, une vitesse linéaire maximale de particules a donc été calculée à l’extrémité du tambour rotatif qui est de 932 mm/s. Avec un long temps d’exposition de 1000 µs, la traînée de la particule aurait été de 0,93 mm, ce qui aurait bruité la qualité de l’image et des résultats. Il est donc nécessaire d’avoir un temps d’exposition bas, une valeur adéquate devient alors inférieure à 400 µs. Comme l’éclairage de la pièce n’est pas suffisant pour ce critère de temps d’exposition, un éclairage externe en LED a été utilisé. L’éclairage en LED en panneau permet d’obtenir une uniformité au niveau de l’intensité de l’éclairage dans la zone d’acquisition. De plus, les LED n’émettent pas de rayonnement infrarouge, ce qui minimise l’augmentation de température des poudres par radiation. Certaines matières sont thermosensibles comme les vitamines. La vitesse d’acquisition prise a été de 1 image par seconde ce qui permettait d’avoir suffisamment d’images pour un lot.
La région d’imagerie est d’environ 8 cm par 10 cm. Elle est montrée à la figure 3.4. Cette région imagée a été choisie du même côté que la poudre est projetée par le mouvement de rotation en sens horaire. De plus, cette section se ségrègue rapidement, ce qui fait en sorte que les agglomérats sont imagés à la surface de cette région.
L’imagerie a pour but de détecter le moment de présence d’agglomération dans le pro- cessus, mais également de quantifier la distribution de taille d’agglomérats au travers du temps. De cette manière, il est possible d’évaluer l’impact des différents facteurs ou para- mètres à l’étude. Les paramètres d’acquisition fondamentaux étant critiques pour simuler une représentation juste du phénomène d’agglomération. Ces paramètres ont été identifiés et déterminés dans le tableau 3.3 suivant.
Figure 3.4 Région imagée pour détection des agglomérats dans le tambour rotatif
Tableau 3.3 Paramètres fixes d’acquisition lors du mélange
Équipement Paramètres Plage de valeur Unités Tambour rotatif InclinaisonQuantité de poudre 453 ◦kg
Lentille
Ouverture du dia-
phragme 4ème position - Focus Ajustement manuel -
Caméra Distance de travail 40 cm Zone d’intérêt 10 X 8 cm2 Fréquence d’acquisi- tion > 1 image par seconde Temps d’exposition > 400 µs Balance des couleurs Ajustement automa-
tique -
Éclairage LED 15W Distance d’éclairage 20 cm
L’inclinaison de 45◦ est un bon compromis pour l’efficacité du mélange (similarité avec le
mélangeur en V) et pour favoriser l’apparition d’agglomérat par ségrégation. Un mélange de 3 kg permet d’avoir une bonne précision sur la petitesse de certains composés en quantité infime. Le temps d’exposition de la caméra a été déterminé en fonction de la vitesse maximale du tambour rotatif afin d’éviter une image avec de la traînée. Les autres paramètres ont été optimisés pour avoir une image précise, nette et représentative du phénomène d’agglomération.
3.6. ÉLABORATION DU MONTAGE 69
3.6.4
Traitement d’image
Une revue exhaustive de la littérature a été réalisée concernant l’imagerie et les systèmes de vision. Tel qu’énuméré dans la section 2.8.6, les méthodes automatisées de vision per- mettant la détection d’agglomérats sont habituellement basées sur des critères de couleur, de texture et de reconnaissance d’objet. La performance de plusieurs logiciels, algorithmes et techniques d’imagerie a été évaluée dans le cadre de ce projet. Ces méthodes de détec- tion n’offrent pas d’assez bons résultats pour être utilisées. Elles ont été étudiées, mais elles n’ont pas démontré une assez bonne performance pour la robustesse et la précision quant à la quantification de la distribution de taille de particules d’agglomération. Par conséquent, la reconnaissance manuelle des agglomérats est le traitement le plus envisa- geable étant donné qu’elle remplit l’objectif en trouvant directement la distribution de taille de particules au travers du temps tel que présenté à la figure 3.6.
Le principe de la reconnaissance manuelle des agglomérats fonctionne comme suit : les agglomérats de chaque image sont identifiés manuellement avec une couleur distincte (par exemple bleu pâle) avec le logiciel Image J comme le montre la figure 3.5.
(a) Image contenant des ag- glomérants sans traitement Image J
(b) Image contenant des ag- glomérants avec traitement Image J
Figure 3.5 Reconnaissance d’agglomérats avec Image J
Par la suite, comme ces agglomérats sont identifiés d’une couleur distincte possédant un code de couleurs (R,G,B) unique, il est possible d’extraire les statistiques voulues de ces agglomérats avec un filtre couleur approprié. Les critères désirés des agglomérats peuvent être compilés pour chaque image avec la fonction regionprops de Matlab. La fonction regionprops permet en autre de trouver la surface totale de tous les agglomérats, le diamètre minimal, moyen et maximal des agglomérats et le nombre d’agglomérats dans chaque image. De cette manière, il est possible de caractériser quantitativement la tendance à l’agglomération en fonction des différents paramètres étudiés. L’analyse manuelle a été la méthode de traitement d’imagerie sélectionnée pour analyser les plans d’expérience. La
figure 3.6 montre la méthode de reconnaissance manuelle des agglomérats appliquée sur une série d’images. Cette série d’images peut être décomposée en trois segments : 1) sans agglomérats, 2) croissance d’agglomération et 3) décroissance d’agglomération comme le montre les trois images du haut de la figure 3.6. L’analyse sous ces photos montre à la gauche les données brutes et à la droite les données prétraitées avec Savitzky Golay. De haut en bas, les graphiques contiennent les données suivantes calculées pour chacune des 152 photos : 1) aire totale des agglomérats (pixel2
), 2) le diamètre minimal, moyen et maximal des agglomérats (mm) et 3) le nombre d’agglomérats. De cette manière, il est possible de suivre l’agglomération et la désagglomération d’un système en mélange.
3.7. CONCLUSION DU CHAPITRE 3 71
3.7
Conclusion du chapitre 3
Tel qu’il a été vu dans le présent chapitre 3, la réalisation de l’expérience contenait plusieurs éléments comme l’approche proposée, la méthodologie, les matériaux utilisés, la définition des facteurs critiques, l’étude historique de l’agglomération en milieu industriel, l’étude des matières premières propices à l’agglomération ainsi que l’élaboration du montage. La réalisation de l’expérience est le déroulement scientifique logique appuyé sur plusieurs faits et résultats préliminaires qui prépare l’expérience à venir. Ce chapitre a permis de bien comprendre quels sont les facteurs critiques à l’agglomération des poudres et la manière de les étudier avec un montage approprié. Le prochain chapitre présentera le déroulement de l’expérience ainsi que l’analyse des résultats obtenus.
CHAPITRE 4
EXPÉRIMENTATION ET ANALYSE
4.1
Étude paramétrique lors du mélange
Comme il a été vu à la section 3, différents paramètres seront étudiés pendant le mélange dans un tambour rotatif avec une caméra. Deux plans d’expérience ont été choisis pour étudier ces paramètres. Le plan d’expérience 1 proposé permet l’étude des différents fac- teurs comme l’humidité des poudres, la distribution de taille des particules, le temps de mélange et la vitesse de rotation. Le plan d’expérience 1 contient quatre paramètres à deux niveaux. Le paramètre temps de mélange est à deux niveaux soit 10 minutes et 30 minutes. Tous les lots produits ont été suivis pendant 30 minutes, ce qui permet de faire l’analyse des deux niveaux de temps de mélange avec un seul lot. De cette manière, le plan d’expérience 1 contient 8 expériences (trois paramètres à deux niveaux). Ce plan a été répliqué deux fois pour un total de 16 expériences. Le plan d’expérience 2 est indépendant au plan d’expérience 1. Le plan d’expérience 2 étudie l’ajout de matières premières les plus susceptibles de créer de l’agglomération selon les expériences préliminaires de la sec- tion 3.5. Le plan d’expérience 2 contient 8 expériences soit les 8 ajouts de chaque matière première étudiée. Les paramètres à l’étude montrés à la figure 3.2 sont détaillés dans les deux tableaux suivants 4.1 et 4.2.
4.1.1
Plan d’expérimentation 1
Tableau 4.1 Plan d’expérimentation 1 : Paramètres à l’étude de l’agglomération Équipement Paramètres Plage de valeur Unités Matières premières Humidité de la poudre sèche / humide -
Distribution de taille de par- ticules
non-broyée / broyée 100
mesh -
Tambour rotatif Temps de mélange 10 / 30 min Vitesse de rotation 13,6 / 40 rpm Voir les détails de distribution de taille de particules à la figure 4.2 et au tableau 4.4
Voir les détails d’humidité de la poudre dans le tableau 4.3 (Loss On Drying)
4.1.2
Plan d’expérimentation 2
Tableau 4.2 Plan d’expérimentation 2 : Paramètres à l’étude de l’agglomération Matières premières % de la valeur nominale
MnSO4 Trois ajouts de 200 % MgO ZnO Fumarate ferreux CuO MgSt KCl SiO2
La troisième étape de la section 3.1 consiste à déterminer les paramètres critiques du pro- cédé (CQA) à étudier en lien avec l’agglomération. Cette étape a fait intervenir tous les éléments mentionnés à la section 3. Les différents tests menant aux paramètres optimaux pour l’acquisition d’image selon les facteurs à l’étude ont été détaillés dans la section 3.6.3. Ces paramètres ont été choisis puisqu’ils produisent des photos de bonne qualité et sont représentatifs d’une grande superficie de mélange. Tel qu’expliqué précédemment dans la section 3.2, le tambour rotatif tourne pour simuler l’agglomération lors d’un mélange, une caméra et un ordinateur servent à faire l’acquisition et l’enregistrement des images au travers du temps. L’éclairage augmente la qualité des images en permettant à la caméra